物理AIソリューション
ロボット工学および身体化AIチームのための物理AIデータ運用
ロボット工学、自律システム、および視覚・言語・行動モデル向けの、トレーニング準備済みのマルチモーダルデータセットを収集、注釈付け、検証、配信します。エンタープライズグレードの品質、ヒューマン・イン・ザ・ループによるレビュー、およびトレーニングパイプラインに合わせた柔軟な出力形式を提供します。
撮影されたクリップ
コレクター
物理AIデータのボトルネック
ロボットの不具合はハードウェアのせいではない。アクチュエータ、センサー、そしてコンピューティング能力の進歩が、それらを活用するために必要なデータの処理能力を上回っているのだ。物理的な知能に関するインターネット規模のデータ集積は存在しない。つまり、LLM（論理学習モデル）の学習に用いられたウェブテキストに相当するものはない。あらゆる把持動作、ステップ、そしてタスク修正を、現実世界から取得し、構造化し、検証する必要がある。
Shaipが埋めるのはまさにそのギャップだ。つまり、実世界の人間によるデモンストレーションと、身体化されたAIトレーニングが実際に必要とする規模で収集・注釈付けされたマルチセンサーデータを提供するのだ。
フルスタック物理AIトレーニングデータ
生データの収集からRLHF、評価まで、チームが必要とするあらゆる段階において、ワンストップのパートナーがサポートします。
自己中心的および遠隔操作データ収集
画像、動画、音声、センサー関連メタデータ、テレマティクス、およびコンテキスト情報をグローバル規模で取得します。これには、遠隔操作ロボットのデモンストレーション、人間が誘導する軌道、および多様な環境における指示に基づいたタスク記録が含まれます。
マルチセンサーVLA/アクション注釈
オブジェクト、アクション、トラッキング、セグメンテーション、意図、空間コンテキスト、モーション、および人間と機械の相互作用 ― あらゆるレイヤーにおける構造化された真実データ。
合成データ生成とサポート
合成データセットの生成、品質保証、データ拡充、検証、分類体系の整合、シミュレーションから実環境への移行準備ワークフローなど、単にデータをチェックするだけでなく、大規模な高品質データの生成を実現します。
RLHFと選好学習
人間の嗜好収集、比較ランキング、報酬モデルのトレーニングデータ、および行動整合のワークフローは、物理的なAIを機能的なものから信頼できるものへと移行させるために構築されています。
評価とベンチマーク
物理AIシステム向けに特別に構築された回帰テストセット、エッジケースライブラリ、安全シナリオの網羅性、およびリリース準備状況ベンチマーク。
ヒューマン・イン・ザ・ループのレビュー
専門家による検証、例外処理、品質保証、そして信頼性を向上させ、モデルの出力と再学習との間のギャップを埋める継続的なフィードバックループ。
ロボット工学、自律システム、および具現化されたAIチーム向けに構築された物理AIトレーニングデータ
ヒューマノイドと具現化されたAI
実際の人間活動に基づいたデモンストレーションデータを用いて、システムが周囲の状況を解釈し、指示に従い、人、道具、空間とより安全に相互作用できるように訓練する。
自律移動
車両および移動プラットフォームの知覚、状況認識、ナビゲーション、および運用上の安全性をサポートします。エッジケースや安全シナリオへの対応も組み込まれています。
産業オートメーションとスマートファクトリー
信頼性要件が最も高い複雑な環境において、マシンビジョン、作業員の安全検知、プロセス監視、および例外処理の精度を向上させます。
倉庫管理とタスクの自動化
初期データセットの作成から導入準備ベンチマークまで、ロボット操作におけるピックアンドプレース、長期ワークフロー、および実世界の例外処理をサポートします。
あらゆる物理AIユースケースにおけるデータ収集と注釈
一人称視点での行動キャプチャからマルチセンサーシミュレーションパイプラインまで、Shaipは、特定のシステムが必要とするデータを、展開に必要な規模と品質で収集し、注釈を付けます。
人型ロボットのデモンストレーション学習
ヘッドマウントカメラとハンドトラッキングを使用して、人間の作業手順を段階的に記録し、倉庫でのピッキング、組み立て、キッチン作業などのワークフローにおける模倣学習のための真値データを作成します。
自己中心的アクティビティキャプチャとReal2Simパイプライン
VRヘッドセット、ヘッドマウントカメラ、ウェアラブルデバイスを用いて、歩行、ピッキング、調理、組み立てなどの作業に関する一人称視点データセットを構築し、直接的なトレーニングやシミュレーションへの変換に適した構造にする。
マルチセンサー融合データ収集
自律型ロボットおよび空間AIシステム向けに、セットアップ、タイミング調整、品質保証、およびアノテーションのワークフローを用いて、同期されたビジョン、IMU、LiDAR、およびオーディオの収集パイプラインを管理します。
自律システムに関するエッジケース集
一般的なデータセットでは対応できない、遮蔽物、低照度条件、混雑した環境など、稀でリスクの高い運用シナリオを捉えることで、モデルのパフォーマンスを向上させます。
スマートグラスとウェアラブルAIのトレーニング
スマートグラスや複合現実デバイスから実世界のPOVデータセットを収集し、物体認識、状況理解、視線マッピング、空間UIインタラクションのラベリングに活用する。
産業安全およびコンプライアンス監視
工場、石油・ガス、建設現場における作業員の行動を捕捉し、個人用保護具（PPE）の検出、危険な行動の特定、人間工学的レビュー、およびイベントレベルの注釈付けに活用する。
医療・リハビリテーション動作データ
42キーポイントの骨格注釈、関節角度分析、動作フェーズタグ付け、転倒リスクラベル付けにより、歩行分析、治療動作追跡、高齢者モニタリングをサポートします。
AR/VRインタラクション＆ジェスチャートレーニング
ハンドトラッキングとアイトラッキング機能を備えたVRヘッドセットを使用し、複合現実エコシステム全体で、ポインティング、グラブ、スクロールなどの操作に関するジェスチャー豊富なデータセットを作成します。
その他のサポートされている物理AIのユースケース
- ロボットによる操作とピックプレース作業
- ナビゲーションおよびモビリティシステム
- 倉庫、物流、産業用ロボット
- 身体を持つアシスタントとサービスロボット
- 人間とロボットの相互作用データセット
- 行動条件付き視覚言語モデル
- 複数ステップのタスク実行と動作のクローン作成ワークフロー
- 遠隔操作と人間によるデモンストレーションの撮影
Shaipが他のAIデータプロバイダーと一線を画す点とは？
ポイントアノテーターでもなく、クラウドソーシングプラットフォームでもありません。物理AIチームが待ち望んでいた、統合データインフラストラクチャレイヤーです。
エンドツーエンドのインフラストラクチャ：ポイントアノテーションから実世界データの収集、合成データの生成、RLHFグレードの検証、安全シナリオのベンチマークまで、すべてを1つの契約で実現します。
大規模なグローバルコレクション：地理、環境、タスクの種類を問わず、デモンストレーション、人間の活動、現実世界のシナリオを収集する。クラウドソーシングではなく、管理されたデータに基づいて収集する。
マルチモーダルな注釈深度：視覚、LiDAR、言語、行動、ワークフローのコンテキストなど、物理AIが実際にどのようにトレーニング、評価、展開されるかに合わせて構造化されています。
管理された人材と品質インフラストラクチャ：資格を有するドメインエキスパート、構造化されたQAワークフロー、ISO、SOC 2、およびHIPAA対応の認証など、導入レベルの精度を実現するために構築されています。
対面環境と実世界環境：管理されたスタジオでの撮影と、実際の現場でのライブ撮影の両方が可能で、どちらも管理されています。カスタムシナリオやエッジケースの生成にも対応しています。
実際の環境。実験室データではない。
物理AIモデルは、クリーンで厳選された実験室の映像だけで学習させると、現実世界ではうまく機能しません。Shaipのコレクターネットワークは、消費者向け、小売、産業、モビリティといった様々な環境において、モデルが実際に動作する表面からデータを収集します。
物理AIとは何か、そしてなぜ他と異なるのか
センサー、制御システム、アクチュエーターなどを介して物理世界で動作し、相互作用するAIシステム。知能と現実世界での行動を結びつける。
基盤となるモデル、より優れたシミュレーション、より高性能なセンサー、そしてより強力なエッジコンピューティングの発展により、現実世界における自律システムが初めて大規模に実現可能になりつつある。
高品質なマルチモーダルデータ（視覚情報＋言語情報＋行動情報）、エッジケースの網羅性、検証ループ、そしてシミュレーションからデプロイメントへのより安全な経路。
ロボットメーカーとしてではなく、次世代の自律システムを構築する物理的なAIチームを支えるデータインフラストラクチャおよび検証パートナーとして。
成功事例
10,000時間稼働するヒューマノイドロボットのモーションデータを支えるデータ運用基盤
シミュレーションから実世界への学習には、データ量だけでなく、大規模で、根拠に基づき、較正され、タスク検証済みのモーションデータが必要です。あるヒューマノイドロボットの顧客向けに、Shaipはエンドツーエンドのデータ運用基盤を構築しました。QRコードでマッピングされたシーン設定、5つのセンサーによるトラッキング、モデレーターによるリハーサル、モデル準備完了の品質保証などを行い、わずか30日間で約4,000人の参加者と100のタスクにわたる10,000時間分の自己中心型VRモーションデータを生成しました。
物理AIデータセットスタック
データセットのレイヤーによって、それぞれ異なる機能が実現されます。Shaipは、実世界のAIシステムを訓練、検証、強化するために必要な統合スタックをサポートしています。
| 機能レイヤー | キーデータセットタイプ | Shaipがどのようにそれを支持するか |
|---|---|---|
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L1 人間の理解 |
人間の活動とデモンストレーションデータ | 多様な環境と人々を対象とした、現実世界のシナリオ、人間のデモンストレーション、およびタスクに基づいたコンテキストを網羅したグローバルなコレクション。 |
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L2 タスクの実行 |
ロボット操作データ | 軌跡、関節状態、物体間の相互作用、ワークフローを構造的にキャプチャおよび注釈付けする。再現性と拡張性を考慮して構築されている。 |
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L3 指示に従う |
視覚・言語・行動（VLA）データ | 視覚入力、言語指示、および動作軌跡を整合させ、現実世界での実行を可能にする。これには、VLAモデルに対する微調整サポートも含まれる。 |
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L4 ワークフローの完了 |
長期タスクデータ | 複雑なシーケンスに対応する複数ステップのタスクデータセット、評価セット、および例外処理により、長時間のタスクにおいても堅牢なパフォーマンスを実現します。 |
セキュリティ&コンプライアンス
実際に展開可能な物理AIを構築する準備はできていますか？
シャイプ氏に、マルチモーダルデータインフラストラクチャ、合成データ生成、RLHF、評価ワークフロー、ロボット工学、自律システム、および具現化されたAIのためのヒューマン・イン・ザ・ループ検証について相談してみましょう。
お問い合わせよくある質問（FAQ）
Shaipはどのようにして、合法かつ倫理的に物理的なAIトレーニングデータを入手しているのでしょうか？
Shaipのデータはすべて、参加者の署名入り同意書に基づき、データ権利と利用条件を明記した上で収集されます。当社は、管理されたスタジオ撮影、実地調査、在宅調査プログラムを実施しており、それぞれGDPR、CCPA、HIPAA、および地域のプライバシー基準に準拠した独自の同意フレームワークを採用しています。当社はスクレイピングや公開動画の再利用は一切行わず、すべてのデータセットには企業法務部門による監査可能な来歴記録が添付されます。
Shaipは、物理的なAIパイロット向けに最初のデータセットをどれくらいの速さで提供できるのか？
パイロットプロジェクトの一般的なスケジュールは、契約締結から初回納品まで数週間ですが、これは収集環境、センサー構成、参加者の要件によって異なります。スタジオでのデモンストレーションや一人称視点での撮影は一般的に短期間で完了しますが、LiDARや校正済みの装置を用いたマルチセンサー融合プログラムはより時間がかかります。
Shaipはシミュレーションから実機へのワークフローをサポートできますか？
Shaipは、実世界データのキャプチャ、合成データの生成、およびreal2simパイプラインを提供し、シミュレーションと実世界のギャップを埋めるための構造化された検証ループを備えています。これには、ドメインランダム化合成データ拡張、エッジケース注入、および実データと合成データを組み合わせたベンチマークが含まれます。
Shaipはどのようなセンサーモダリティをキャプチャして注釈付けしますか？
カメラ（RGB、モノクロ、イベント）、深度（ステレオ、構造化光、ToF）、LiDAR、IMU、レーダー、オーディオ、力覚／トルク、ハンドトラッキング、アイトラッキング、GPS、テレマティクス。すべてのチャンネルは、キャリブレーションメタデータと時間同期された状態で配信されます。
Shaipは遠隔操作によるデータ収集をサポートしていますか？
はい。Shaipは、遠隔操作キャプチャプログラムの設計と管理を担当しています。具体的には、オペレーターの採用とトレーニング、リグのセットアップ、タスクスクリプトの作成、エピソードレベルの品質保証、軌道の注釈付けなどです。遠隔操作によるデモンストレーションは、カメラ、関節状態、力/トルクの各チャンネルと時間同期して配信され、模倣学習とVLA（仮想レーザーアレイ）の微調整パイプラインに適した形式になっています。
Shaipは、物理AIにおけるエッジケースや安全性が重要なシナリオをどのように処理するのでしょうか？
Shaipは、遮蔽、低照度、悪天候、高密度環境、非定型的な動作、稀なイベントのスクリプト実行など、エッジケースを収集するための構造化された分類体系を維持しています。成果物には、回帰テストセット、リリース準備ベンチマーク、および展開リスクレベルに対応した安全シナリオのカバレッジが含まれます。
Shaipはどのようなコンプライアンス認証を取得していますか？
ISO 27001、SOC 2 Type II、HIPAA対応管理体制、GDPRに準拠。必要に応じて、プログラムごとに追加のコンプライアンスフレームワークを導入しています。
Shaipは、物理AIアノテーションの品質をどのように管理しているのですか？
Shaipは、階層化された品質保証（QA）パイプラインを採用しています。最初の検証にはUbiquity QA、ゴールドセットによるキャリブレーションにはCPA（Shaip Review）、最終リリースレビューにはShaip Validationを使用します。アノテーター間の合意度、コンセンサスレビュー、およびタスク固有の承認閾値は、プロジェクトごとに設定されます。
Shaipは、物理AI向けのRLHFデータと嗜好データを提供しますか？
はい。人間の嗜好収集、比較ランキング、報酬モデルのトレーニングデータ、および行動整合ワークフローを対象とし、ロボットポリシー、VLA整合、およびビデオ生成報酬モデルに対応します。
